树模型直白且清晰,它即可以用来分类也可以用来预测,他最大的特点是容易解释,这在实际应用中十分关键。树通过在predictor中创建许多的分支来创建(IF ELSE)的规则,例如"IF 年龄<55 and 学历>2,则分类为1"。树的创建的基本思想包括两条,第一,recursive partitioning (用于树的构建),第二,pruning(用于树的剪枝) 图...
由于决策树表示一个条件概率分布,所以深浅不同的决策树对应着不同复杂度的概率模型。决策树的生成对应于模型的局部选择,决策树的剪枝对应于模型的全局选择。决策树的生成只考虑局部最优,相对地,决策树的剪枝则考虑全局最优。 决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基...
CART,全称为分类回归树,是几乎所有复杂决策树算法的基础。CART是一棵二叉树,既能是分类树,也能是回归树,由目标任务决定。当CART是分类树时,采用GINI值作为结点分裂的依据;当CART是回归树时,采用MSE(均方误差)作为结点分裂的依据。 综上所述,Logit模型和CART模型在应用和性质上都有显著的区别。Logit模型主要用于离...
CART模型,即Classification And Regression Trees。它和一般回归分析类似,是用来对变量进行解释和预测的工具,也是数据挖掘中的一种常用算法。如果因变量是连续数据,相对应的分析称为回归树,如果因变量是分类数据,则相应的分析称为分类树。 决策树是一种倒立的树结构,它由内部节点、叶子节点和边组成。其中最上面的一个...
分类与回归树(CART)方法是一种机器学习方法,具有很好的数据拟合性、较高的R2值和较低的RMSE,是一种很好的探索性方法,其目的是确定分类与预测规则。CART以其高精度和高性能在不同的工程领域得到了广泛的应用。具体介绍就不在赘述,可以参考百度(有很多),这里直接上代码。本实例以我的研究为例。主要工具是采用R语言...
分类与回归树,是二叉树,可以用于分类,也可以用于回归问题,最先由 Breiman 等提出。 分类树的输出是样本的类别, 回归树的输出是一个实数。 CART算法有两步 决策树生成和剪枝。 决策树生成: 递归地构建二叉决策树的过程,基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大; ...
【机器学习(11)】决策树模型:CART分类及回归树可视化,1.决策树模型1)概念:基于树形结构来拟合自变量与因变量之间的关系2)划分算法:选择最佳划分特征及特征中最佳划分点位置的算法(三大类别)
分类和回归树(CARTClassificationandRegressionTrees)技术是一种用于数据集分类决策树技术,也可称为二元回归分解技术[2j。它的输入量可以是连续特征和离散特征的变量,变量之间可以是模拟非线性的关系。利用分类回归树可以自动探测出高度复杂数据的潜在结构、重要模式和关系;探测出的知识又可用来构造精确和可靠的预测模型,...
基于分类回归树模型的商业网站营业数据分析与探讨
***学位级别:博士专业:眼科学指导教师:**毅2012-04-15复旦大学博士学位论文预测原发性青光眼发生风险的分类回归树及列线图模型的初步建立及评估中文摘要第一部分原发性青光眼的单因素和Logistic多因素回归分析目的:通过对PACG、POAG、正常对照组的临床资料进行单因素和Logistic多因素回归分析,以明确PACG、POAG的相关独立...